Bildgebende Sensortechnik

Fakult?t

Ingenieurwissenschaften und Informatik

Version

Version 10.0 vom 22.12.2022

Modulkennung

11M0485

Modulname (englisch)

Imaging Sensor Systems

Studieng?nge mit diesem Modul
  • Elektrotechnik (Master) (M.Sc.)
  • Mechatronic Systems Engineering (M.Sc.)
Niveaustufe

5

Kurzbeschreibung

Der Einsatz von Kameras sowie anderen bildgebenden Technologien als Sensorsysteme bietet innovative L?sungen in der Automatisierungstechnik und vielen anderen Bereichen, ?Imaging“ hat sich als Querschnittsdisziplin etabliert. Durch eine problem- und systemorientierte Sichtweise werden L?sungen komplexer Aufgabenstellungen von der Beleuchtung über das Objekt bis zur Interpretation der ausgewerteten Daten erarbeitet. Die Studierenden kennen nach Abschluss des Moduls die technologischen Bereiche bildgebender Systeme von der Bilderfassung bis zur Bildverarbeitung und erlangen – erg?nzt durch Praxiserfahrungen – F?higkeiten zur Konzeption und Realisierung von Projekten im Bereich Imaging.

Lehrinhalte
  1. Grundlagen zur bildgebenden Sensortechnik
  2. Pixelstrukturen und Systemarchitekturen
  3. Charakterisierung bildgebender Systeme
  4. Bildgebende Kamerasysteme (Beispiele: Spectral Imaging, Hochgeschwindigkeitskameras, Lichtschattensensoren, 3D-Imaging)
  5. Bildaufnahme (Formate, Farbr?ume)
  6. Bildverarbeitung (Punktoperationen, Filter, Objektgewinnung)
  7. Anwendungen
Lernergebnisse / Kompetenzziele

Wissensverbreiterung
Die Studierenden kennen die Konzepte und viele systemtechnische L?sungsans?tze der bildgebenden Sensortechnik. Weiterhin kennen sie elementare Algorithmen der Bildverarbeitung, um Wissen aus Bildern zu extrahieren.
Wissensvertiefung
Die Studierenden sind in der Lage, für praxisorientierte Problemstellungen technologische L?sungsans?tze mit bildgebenden Sensortechnologien zu entwickeln und die technologischen Schritte zu deren Realisierung zu spezifizieren.
K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden haben praktische Erfahrungen bei der problemorientierten Konzeption und Anwendung bildgebender Sensorsysteme. Weiterhin k?nnen Sie Algorithmen der Bildverarbeitung geeignet anwenden und kombinieren.
K?nnen - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden der 188篮球比分_188比分直播—激情赢盈中√ Osnabrück, die dieses Modul erfolgreich studiert haben, sind in der Lage, eigenst?ndig ein Konzept für eine experimentelle Arbeit und ein Projekt in einem kleinen Team systematisch zu planen, durchzuführen und einer gr??eren Studierendengruppe zu pr?sentieren und sich kritischen Fragen zu stellen.
K?nnen - systemische Kompetenz
Die Studierenden k?nnen eigenverantworlich problemorientierte Systeml?sungen auf Basis bildgebender Sensortechniken und Algorithmen der Bildverarbeitung konzipieren und realisieren. Bildgebende Sensortechnologien/Imaging ist als Systemtechnologie zu verstehen, die starke Bezüge zur Elektronik, Informatik, Sensorik und zum menschlichen Sehen hat, das Systemdenken ist daher stark im Fach verankert.

Lehr-/Lernmethoden

Vorlesung, experimentelle Arbeit im Labor mit Pr?sentation, Projekt mit Pr?sentation, Integration externer Vortragender.

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlagen der Physik und Elektronik, H?here Mathematik, Digitale Signalverarbeitung

Modulpromotor

Lang, Bernhard

Lehrende
  • Lang, Bernhard
  • Ruckelshausen, Arno
  • Weinhardt, Markus
Leistungspunkte

5

Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden
Std. WorkloadLehrtyp
30Vorlesungen
15Labore
Workload Dozentenungebunden
Std. WorkloadLehrtyp
15Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
60Hausarbeiten
15Literaturstudium
15Referate
Literatur

BEYERER, J.; LE?N, F. Puente; FRESE, Ch. Automatische Sichtprüfung. 2012.HOLST, Gerald C.; LOMHEIM, Terrence S. CMOS/CCD sensors and camera systems. USA: JCD publishing, 2007.ERHARDT, Angelika. Einführung in die digitale Bildverarbeitung. Vieweg+ Teubner Verlag, Wiesbaden, 2008.DAVIES, E. R. Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. Academic Press, 2012.CORKE, Peter. Robotics, vision and control: fundamental algorithms in MATLAB. Springer, 2011.SOILLE, Pierre. Morphologische Bildverarbeitung: Grundlagen, Methoden, Anwendung. Springer-Verlag, 2013.GONZALES, Rafael C.; WOODS, Richard E. Digital image processing, 1993. Addisio-Wesley Publishing Company.Materialien zu Forschungs- und Entwicklungsarbeiten und entsprechenden Technologien im Labor.

Prüfungsleistung

Projektbericht, schriftlich

Unbenotete Prüfungsleistung

Experimentelle Arbeit

Bemerkung zur Prüfungsform

Die experimentelle Arbeit kann in Form eines ?Fortgeschrittenen-Praktikums“ durchgeführt werden: Neben den in den Versuchsanleitungen gestellten Aufgaben führen die Studierenden eine selbst gestellte Aufgabe mit den Technologien eines Versuches durch.

Dauer

1 Semester

Angebotsfrequenz

Nur Wintersemester

Lehrsprache

Deutsch